1.Python打包成exe的源码两种方法
2.Python浪漫表白源码合集(爱心、玫瑰花、合并照片墙)
3.python3å并两个å表(pythonå并两个å表)
4.C++加持让python程序插上翅膀——利用pybind11进行c++和python联合编程示例
5.pythonç¼ç¨è½¯ä»¶åªä¸ªå¥½ç¨ï¼
Python打包成exe的源码两种方法
Python是一个极具开发效率的编程语言,但若需创建供用户直接使用的合并工具,需考虑用户的源码系统环境。为解决这个问题,合并国外导航源码本文介绍两种将Python程序打包为可执行文件(如exe)的源码方案,旨在提升分发时的合并便捷性,无需用户自行安装Python环境。源码
对比使用pyinstaller和nuitka两种工具,合并pyinstaller在编译速度上较快,源码但在加密源码方面无支持。合并其运行原理本质上为调用Python执行py源码,源码执行速度尚可;而nuitka通过使用c语言编译器将Python源码及模块编译为原生二进制,合并进而实现源码的源码完全隐藏,并通常带来运行效率的提升。
以pyqt6库为例,粽子商城系统源码创建一个具有跨平台GUI的程序是最常见的打包场景。首先需通过pip安装pyqt6库,再编写mainwindow.py文件。在执行pyinstaller命令时,需根据是否打包为单个exe和是否加密源码选择不同的选项。
对于打包成单个exe,使用pyinstaller -F -w ./mainwindow.py 命令将生成mainwindow.exe,该exe文件可在用户端正常运行,并自动解压所需依赖至临时目录,对用户而言,这一过程完全透明。此外,此方法适合大多数情况,操作便捷且广泛适用。
nuitka则提供更高效的编译选项,通过python -m nuitka mainwindow.py --onefile --enable-plugin=pyqt6 --disable-console命令生成单一可执行文件mainwindow.exe,微服务配置源码此过程同样会将所有依赖和模块打包至目录mainwindow.dist,实现直接执行或分发。虽然此方法相比于pyinstaller可能稍显复杂,但在整体效率上更为出色。
综上所述,pyinstaller和nuitka均能将Python程序高效打包成可执行文件,以便利的方式供用户使用。pyinstaller因其操作简便而常为首选,而nuitka则凭借其优化的执行速度和源码隐藏功能成为更优选择。用户在选择打包工具时,可根据具体需求和项目要求灵活选择。
Python浪漫表白源码合集(爱心、玫瑰花、照片墙)
程序员浪漫的一面,通过Python语言展现出来。以下是剑客指标源码公式一些Python代码实现的浪漫元素,让你的表白更加独特且充满创意。
首先,让我们用一行代码画出一个爱心。这不仅简单,而且能够快速表达出爱意。
在代码的帮助下,一个爱心瞬间呈现眼前,为你的表白增添一抹温情。
接下来,使用Python的turtle库来绘制一个爱心,并在其中加入浪漫的文字。这样,你可以在表白的同时,向她/他传达更深的情感。
通过精心设计的代码,一个充满爱意的模型源码 模型详情爱心与文字组合展现在你眼前。将情感融入代码之中,让表白更具个人特色。
如果你希望将这份浪漫以更便捷的方式传递给未接触过Python的朋友,不妨将代码生成的图形封装成exe文件。这样,只需简单一步点击,无需额外安装Python环境,即可在对方的电脑上欣赏到这份浪漫。
此外,使用turtle库不仅能够画出爱心和文字,还能绘制出一朵美丽的玫瑰花。给这份表白增添一份细腻和精致,让浪漫氛围更加浓郁。
为了将这份浪漫长久保存,我们可以使用Python生成一张照片墙,用以纪念一段美好的回忆。例如,以《香蜜》剧中的作为素材,精心布局成一张照片墙,每一格都包含一张照片,为你和心爱的人留下珍贵的记忆。
通过Python的代码,你不仅能够绘制出美丽的爱心、玫瑰花,还能生成一张充满回忆的照片墙。这些浪漫的元素,能够让你的表白更加个性化和独特。
无论是通过一行代码画出爱心,还是使用Python的turtle库绘制浪漫的图形,亦或是生成一张充满回忆的照片墙,Python语言都能成为你表达爱意的有力工具。让你的表白更加具有创意,让这段故事成为独一无二的记忆。
python3å并两个å表(pythonå并两个å表)
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C++加持让python程序插上翅膀——利用pybind进行c++和python联合编程示例
在当今的计算机视觉和机器学习领域,Python 和 C++ 是两种最常用的编程语言。Python 以其简单易学、高效编程和强大的科学计算库而闻名,而 C++ 则以其高效性和强大的计算能力而著称。然而,这两种语言各有优劣,因此将它们结合起来使用可以发挥它们的优点,同时弥补它们的缺点。在本文中,我们将介绍如何在 Windows VS 环境下使用 pybind 进行 C++ 和 Python 联合编程示例,进行机器视觉和相机位姿优化相关的程序开发。我们将使用 Python 3.7 和 C++,并利用 numpy 数组格式接收 Python 侧的两幅图像,并利用 g2o 进行 BA 优化,最后将优化结果以 numpy 数组形式返回 Python。
首先,我们需要安装 pybind 库。pybind 是一个用于将 C++ 代码绑定到 Python 解释器的库,它提供了一种简单的方法来创建 Python 模块,这些模块可以直接调用 C++ 代码。
pybind库是一个纯头文件的库,其实只要从github上下载源码,即可供使用。
python侧,可以进入conda虚拟环境,注意需要3.7版本的python,直接pip安装:
安装 pybind 库后,我们可以开始编写 C++ 代码。以g2o ba为例,我们将 上篇博文中的c++代码进行稍加改造,开个python的调用“接口”即可:
使用bybind,需要将下载的头文件路径引入项目,同时,需要将python3.7的头文件路径及lib引入及链接进项目。 (1)头文件路径加入:
(2)python3.7的lib加入:
(3)生成动态库dll类型:
cpp中添加头文件及导出模块
在c++程序中去掉main函数,添加头文件,及导出模块设置:
如上两图,在常规c++文件中首位加入头文件和导出模块定义,我们这次导出的是ab这个函数,ab是将 上篇博文的main函数改成的。
cpp中添加numpy相关数据结构的接收和返回
如上,我们ab函数,可以接收来自python的图像numpy数组,并将图像转化为了cv::mat格式,交给c++后续处理。最后返回numpy形式的g2o优化后的位姿数组:
编译生成dll后改成导出模块同名文件的.pyd
将生成的dll改成g2opy.pyd
进入与c++依赖的同一个python环境,然后编辑简单的调用程序:
两帧图像送入c++,优化计算后返回输出:
本篇所有源码已上传,链接如下: python实现C++程序g2o的ba优化模块调用,python侧的程序资源 本资源为python和C++联合编程的示例vs工程源码
通过本文的示例,我们验证了如何在 Windows VS 环境下使用 pybind 进行 C++ 和 Python 联合编程的可行性,可进一步进行机器视觉和相机位姿优化相关的程序开发。 有了C++的加持,python的机器人开发在性能上或者是解决方案上,又有了更多的可选项。可以发挥python的更大威力了,keep go on!
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